【技术实现步骤摘要】
一种地图盲区识别方法
本专利技术涉及机器人导航和智能控制
，具体涉及一种地图盲区识别方法。
技术介绍
移动机器人是近几年来受到市场欢迎的一个热门产品，例如扫地机器人，主要是因为扫地机器人的自主清扫能力，能够极大的减轻用户的清扫压力，通过多次的轻度清洁来维持基本的卫生环境，间隔性的搭配人力清扫就能够使家庭环境变的干净整洁。智能扫地机器人根据扫描测量，有一套自己的高效的清理规划是非常有必要的。常用的环境地图可以大致分为三种：拓扑地图、几何地图、栅格地图。其中，栅格地图是一种对现实中真实地图数字栅格化的产物。它将环境分解成一系列离散的栅格，每个栅格有一个值，栅格包含了坐标、是否障碍两类基本信息，用每一个栅格被占据的概率值来表示环境信息，一般标识为是否是障碍物。每个地图栅格都与实际环境中的一个小块区域对应，反映出环境的信息，易于机器人进行地图信息的存储。栅格地图可以详细地描述环境信息，并且很容易创建和维护，但是在对环境划分的栅格数量较少的情况下显得精度不高，当需要高精度的栅格地图时，由于栅格的数量的增加，机器人对栅格地...
【技术保护点】
1.一种地图盲区识别方法，所述地图为已知环境的栅格地图，所述栅格地图形成有多个盲区，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：确定所述栅格地图的多个所述盲区的边界栅格，记录多个所述盲区的边界栅格的坐标；/nS2：根据多个所述盲区的边界栅格的坐标，确定并记录至少一个所述盲区所形成的封闭区域的边界栅格的坐标，以识别至少一个所述盲区。/n
【技术特征摘要】
1.一种地图盲区识别方法，所述地图为已知环境的栅格地图，所述栅格地图形成有多个盲区，其特征在于，包括以下步骤：
S1：确定所述栅格地图的多个所述盲区的边界栅格，记录多个所述盲区的边界栅格的坐标；
S2：根据多个所述盲区的边界栅格的坐标，确定并记录至少一个所述盲区所形成的封闭区域的边界栅格的坐标，以识别至少一个所述盲区。
2.如权利要求1所述的一种地图盲区识别方法，其特征在于，所述确定所述栅格地图的多个所述盲区的边界栅格，具体步骤为：
S11：对所述栅格地图中的各栅格按照类型赋予代价值，形成包含各所述栅格的代价值的代价地图；所述类型包括：障碍栅格，已覆盖栅格和未覆盖栅格；
S12：按行和列的顺序遍历所述代价地图，若当前栅格的代价值表明当前栅格为未覆盖栅格，且所述当前栅格为所述代价地图的边缘栅格或所述当前栅格的上一栅格或下一栅格的代价值与所述当前栅格的代价值不同，则确定所述当前栅格为未覆盖区域的边界栅格，并保存所述当前栅格的坐标。
3.如权利要求2所述的一种地图盲区识别方法，其特征在于，所述赋予代价值为以下方式任意一项：
当所述栅格地图为RGB地图时，所述栅格的代价值为所述栅格的颜色值，所述代价值以(R，G，B)表示，其中R，G，B的取值范围分别为0-255；
当所述栅格地图为RGB地图时，所述栅格的代价值＝(R*38+G*75+B*15)>>7，其中(R*38+G*75+B*15)>>7表示将(R*38+G*75+B*15)计算结果的二进制数值右移七位转换后得到的灰度值；
当所述栅格地图为灰度地图时，所述栅格的代价值为所述栅格的灰度值。
4.如权利要求1所述的一种地图盲区识别方法，其特征在于，所述记录多个所述盲区的边界栅格的坐标，是将多个所述盲区的边界栅格以坐标的形式存储至第一列表。
5.如权利要求4所述的一种地图盲区识别方法，其特征在于，所述确定并记录至少一个所述盲区所形成的封闭区域的边界栅格的坐标，包括：
S21：从所述第一列表中随机抽取一个存储的边界栅格作为当前栅格，存储所述当前栅格的坐标至第二列表中，并将所述当前栅格的坐标从所述第一列表中删除；
S22：遍历所述第一列表中的剩余边界栅格，根据边界栅格的坐标，计算所述当前栅格与所述第一列表中的剩余边界栅格的距离；
S23：当所述当前栅格与所述第一列表中的剩余边界栅格的距离小于或等于预设距离时，将...
【专利技术属性】
技术研发人员：檀冲，李欢欢，张书新，
申请(专利权)人：小狗电器互联网科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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